文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)01-0079-03
睡眠呼吸暫停低通氣綜合征SAHS(Sleep Apnea Hyponex Syndrome)是一種具有潛在危險的常見病癥;同時,還是腦血管意外、心肌梗死、高血壓病的重要危險因素之一。睡眠呼吸暫停低通氣綜合征不僅影響患者的健康,重者甚至發(fā)生睡眠中猝死,危及生命。實時監(jiān)測呼吸狀態(tài)的變化不僅可以幫助患者診治,而且可以極早預防各種并發(fā)癥的發(fā)生,提高患者的存活率。可穿戴監(jiān)測技術為實時監(jiān)測睡眠呼吸暫停低通氣綜合征病人的呼吸狀態(tài)提供了一種簡便方法[1-3]。
穿戴式監(jiān)測系統(tǒng)即將生理信息檢測、無線通信和穿戴式技術相融合的一種監(jiān)測人體生理狀態(tài)的系統(tǒng),相對于傳統(tǒng)的監(jiān)測設備,穿戴式監(jiān)測可以實現(xiàn)一種低生理、心理負荷甚至無負荷狀態(tài)下生理參數的獲取,且穿戴式監(jiān)測系統(tǒng)具有體積小、成本低、功耗小、攜帶方便等突出特點[4-6]??纱┐魇浇】当O(jiān)測系統(tǒng)不僅需要滿足嚴格的醫(yī)學標準,而且要考慮到穿戴性能標準[7-8],例如測量節(jié)點的質量和尺寸應該保持在很小且不得阻礙使用者的運動與正常生活行為。此外,系統(tǒng)的整體電磁輻射、使用者的安全與隱私以及系統(tǒng)的電源功耗都要遵循嚴格的標準。
同時,PDA和Android智能手機技術對可穿戴式遠程醫(yī)療產生了重要的影響。由于智能手機的計算和存儲能力及普遍連接性的增強,對于人體參數的連續(xù)實時監(jiān)測成為可能。并且智能手機不但可以像傳統(tǒng)數據記錄器一樣記錄病人信息,而且可以作為信息網關將采集到的信息出送出去,另外它集成的GPS追蹤系統(tǒng)可以很快確定危險病人的位置。藍牙技術具有低功耗、低成本和安全性三大優(yōu)勢。
藍牙具有相當低的功耗,可以確保監(jiān)測系統(tǒng)長時間的連續(xù)監(jiān)測,且在標準狀態(tài)下的發(fā)射功率很低,對醫(yī)療儀器與人體健康產生的影響微弱。另外,藍牙的通信距離與傳輸網絡的安全機制很好的保護了病人的隱私。針對目前智能手機都具有藍牙功能。所以選擇藍牙傳輸呼吸信號是設計監(jiān)護儀的首選。
目前,利用可穿戴技術設計的呼吸監(jiān)測儀比較堅硬,病人穿戴起來比較不舒服且對正常生活行為造成約束。雖然有的設備可以直接嵌入到衣服中,但是傳感器的采集功能受到限制并且像數據處理與傳輸不可以完整地集成于這種系統(tǒng)中[9-10]。本文提出的基于藍牙的可穿戴式人體呼吸參數監(jiān)測系統(tǒng),不僅融合了可穿戴技術解決了信號的低負荷提取問題,并且解決了移動監(jiān)測的技術問題,所以,基于藍牙可穿戴式的人體呼吸參數監(jiān)測系統(tǒng)保證了對病人的連續(xù)實時監(jiān)測。
1 呼吸檢測系統(tǒng)的整體設計
基于藍牙可穿戴式人體呼吸參數監(jiān)測系統(tǒng)的整體設計框圖如圖1所示,該系統(tǒng)主要由呼吸信號采集處理模塊、微處理器控制模塊、藍牙通信模塊以及電源模塊等組成。
傳感器采集的呼吸信號,首先經過前置放大電路進行放大;然后分別通過高通和低通濾波器濾除信號以外的其他信號的干擾;最后經過后置放大電路把呼吸信號放大到適合A/D采樣的電壓范圍。微處理器通過對采樣信號進行分析處理并通過藍牙將采集到的呼吸信號發(fā)送到PDA 或Android智能手機等手持終端。
2 呼吸檢測系統(tǒng)各個模塊設計分析
2.1前端呼吸信號采集處理模塊
系統(tǒng)的呼吸信號采集使用的傳感器是HXB-2壓電式呼吸傳感器,其為胸帶固定式呼吸波傳感器,由于其柔軟舒適的制造材料,當固定于人體胸部時對人體正生理狀態(tài)沒有任何影響,且抗干擾能力強,適合動態(tài)監(jiān)測;同時該傳感器不但可以直接與人體而且可以內嵌入人體衣服中,方便被檢測者的佩戴且不影響正常生活行為??梢詿o損傷檢測人的呼吸運動波形,其輸出量為20 mV左右的模擬電壓信號,且頻率響應范圍為0.05~1 500 Hz。其具體呼吸狀態(tài)采集處理電路如圖2所示。
2.1.1前置放大電路
人體呼吸信號具有生物電信號阻抗高、信號微弱、頻率低等特點,所以呼吸信號模擬測量電路中前置放大是整個信號放大電路設計中至關重要的環(huán)節(jié),關系到整個模擬采集部分的工作性能。前置放大器的選擇要考慮高輸入阻抗、低噪聲和低溫漂等要素。AD620是一種低功耗的儀用放大器,特別適合做小信號的前置放大級,經AD620放大后的小信號失真度很小,加一級AD620組成的前置放大,同樣可以把系統(tǒng)誤差控制在系統(tǒng)設計要求的范圍內,前置放大電路如圖2。本設計中,通過控制圖2中的電阻R3來控制增益大小,增益計算公式如下:
2.1.4后級放大電路
信號雖然在前置放大電路進行放大,但相對輸出電壓還是比較低,為了使輸出信號適用微處理器的A/D采樣電壓范圍和充分利用微處理器的12位精度的ADC, 還需要通過圖2中U5B所示的后級電路進一步放大。
2.2 通信模塊
目前,藍牙主機控制接口HCI(Host Controller Interface)主要是通用異步收發(fā)器(UART)和通信并行總線(USB)連接的。但是因為UART性能和數據吞吐率水平與USB接口相當,且傳輸協(xié)議較簡單,減少了軟件開銷,所以基于藍牙的可穿戴式人體呼吸參數監(jiān)測系統(tǒng)的藍牙模塊的主機控制接口采用UART接口。且該系統(tǒng)通信模塊采用的藍牙通信芯片為JBM-141,JBM-141適用于各種近距離無線數據傳輸,采用UART/RS232接口,串口速率可調,可以實現(xiàn)點對點或點對多點的全透明數據傳輸。其通信模塊具體電路如圖3所示。
根據通信模塊電路可知,JBM-141引腳4是電池低壓檢測腳。根據設置,當電源電壓大于2.7 V時,與PIO10相連的二極管常亮;當電源電壓小于2.7 V時,二極管閃爍,提醒用戶電源電壓較低,需要及時充電以免影響系統(tǒng)正常工作。R26、C34組成阻容復位電路,控制藍牙模塊的復位。引腳12、14是與單片機部分引腳相連,通過這兩個引腳實現(xiàn)數據在單片機與藍牙模塊之間的發(fā)送和接收。同時,這兩個引腳能與PC機串口相連,用于模塊的參數設置,設置后的參數在復位或重新上電后生效。與PIO5相連的二極管是藍牙狀態(tài)指示燈;藍牙模塊處于空閑或配對狀態(tài), LED燈以100 ms/330 ms頻率閃爍;藍牙模塊處于連接狀態(tài),LED燈則以100 ms/2 s頻率閃爍。引腳35與外部天線相連,數據由此引腳發(fā)送給手機。
3 手機終端藍牙連接及數據接收
無論什么設備進行藍牙數據傳輸時首先都需要藍牙連接,藍牙連接必須以藍牙適配器為基礎。Android手機終端上要使用藍牙API,必須先在Android Manifest中聲明藍牙權限。在聲明權限之后必須取得藍牙適配器,Android智能終端上的藍牙適配器類為BlutoothAdapter,調用該類中getDefaultAdapter()得到藍牙適配器對象,并通過藍牙適配器的getState()方法來判斷此時的藍牙適配器是否打開。如果藍牙適配器已經打開,則開始搜索附近藍牙設備;如果藍牙適配器此時沒有打開,則提示是否需要打開藍牙適配器,點擊確認打開終端藍牙功能。將搜索到的藍牙設備添加到藍牙列表中,點擊列表中的前端藍牙設備實現(xiàn)藍牙連接。終端接收節(jié)點數據的方式主要是依靠Socket進行數據的接收,Android終端依靠BluetoothSocket類進行數據的接收。通過藍牙唯一標識碼UUID來實例化BluetoothSocket對象,然后用Socket.connect()進行數據流的連接。連接成功后調用該對象中的getInputStream().read()方法接收前端傳輸過來的數據。手機終端藍牙接收呼吸數據流程圖如圖4所示。
前端呼吸狀態(tài)采集節(jié)點采集的數據發(fā)送到終端,終端直接對接收到的數據進行繪圖顯示在Android手機終端上。
本文針對睡眠呼吸暫停低通氣綜合征對人體健康的危害,設計了一種基于藍牙可穿戴式人體呼吸參數監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)結合穿戴式低生理、心理負荷的優(yōu)點及藍牙實現(xiàn)呼吸數據短距離無線傳輸且方便與PDA 或智能手機的手持終端通信的特點,保證了對病人的連續(xù)實時監(jiān)測。同時,設計的系統(tǒng)經過測試可以最大限度地降低系統(tǒng)功耗,硬件體積也得到最大限度的降低,可以較好地滿足便攜性和移動性要求。
參考文獻
[1] PATEL S, PARK H,et al. A review of wearable sensors and systems with application in rehabilitation[J].Neuro Engineering and Rehabilitation, 2010,9(21):2-17.
[2] YILMAZ T, FOSTER R, Yang Hao. Detecting vital signs with wearable wireless sensors[J]. Sensors,2010(10):10837-108362.
[3] CORBISHLEY P, Rodriguez-Villegas, E. Breathing detection: towards a miniaturized,wearable,battery-operated monitoring System[J]. BiomedicalEngineering, 2008,55(1):196-204.
[4] PANTELOPOULOS A, BOURBAKIS N G A. Survey on wearable sensor-based systems[J]. IEEE transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, 2010,40(1):1-12.
[5] GATZOULIS L, IAKOVIDIS I. Wearable and portable ehealth systems[J]. IEEE Eng. Med. Biol. Mag., 2007,26(5):51-56.
[6] LYMPERIS A, DITTMAR A. Advanced wearable health systems and applications, research and development efforts in the european union[J]. IEEE Eng. Med. Biol. Mag.,2007,26(3):29-33.
[7] RASKOVIC D, MARTIN T, JOVANOV E. Medical monitoring applications for wearable computing[J]. Comput. J., 2004(47):495-504.
[8] ANLIKER U, BEUTEL J, DYER M,et al. A systematic approach to the design of distributed wearable systems[J]. IEEE Trans. Comput., 2004,53(8):1017-1033.
[9] PANTELOPOULOS A, BOURBAKIS N. A survey on wearable biosensor systems for health monitoring[J]. Engineering in Medicine and Biology Society, 2008:4887-4890.
[10] MUNDT C W, MONTGOMERY K N, et al. A multipa rameter wearable physiologic monitoring system for space and terrestrial applications[J]. Information Technology in Biomedicine, 2005,9(3):382-391.